MPP DB的缺点

1、 扩展性：
为什么 MPP DB 扩展性不好？
MPP DB 还是基于原 DB 扩展而来， DB 里面天然追求一致性（ Consistency ），必然带来分区容错性较差。集群规模变得太大，业务数据太多时， MPP DB 的元数据管理就完全是一个灾难。元数据巨大无比，一旦出错很难恢复，动不动导致毁库。
所以 MPP DB 要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构上的突破，降低对一致性的要求，这样扩展性才能提升，否则的话很难相信一个 MPP DB 数据库是可以容易扩展的。
这和 hadoop 动不动 4,5 千个节点一个节点集群简直不在一个数量级上。

2、 并发的支持：
一个查询系统，设计出来就是提供人用的，所以能支持的同时并发越高越好。MPP DB 核心原理是一 个大的查询通过分析为一一个子查询，分布到底层的执行，最后再合并结果，说白了就是通过多线程并发来暴力 SCAN 来实现高速。 这种暴力SCAN的方法，对单个查询来说，动用了整个系统的能力，单个查询比较快，但同时带来用力过猛的问题，整个系统能支持的并发必然不高，从目前实际使用的经验来说，也就支持50～100的并发能力。
当前HBASE/IMPALA应对复杂查询时，也是通过全盘SCAN的方法来实现的，这种场景下，硬盘数量越多越好，转速越快越好。HBASE为什么号称支持上千并发，这也是在特定的场景下（查询时带用户标示，即带row key)才能实现的，复杂查询场景下，什么系统都歇菜。
所以MPP DB应用场景已经非常明显了，适合小集群（100以内），低并发的（50左右）的场景。MPP DB未来是不是趋势，我不知道，但是至少目前来看，用MPP DB来应对大数据的实时分析系统是非常吃力的。

MPP相较Hadoop类系统要差，依赖于定制硬件，而且没有可靠的开源实现。